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公开(公告)号:CN115117584B
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202210675630.3
申请日:2022-06-15
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Inventor: 张波 , 邓普 , 牛中乾 , 戴炳礼 , 张涛 , 柳杨 , 陈小明 , 邓贺钢 , 谢晓洁 , 马邈 , 胡怡 , 张季聪 , 罗秋艳 , 刘路杰 , 王一荟 , 管明 , 孟祥翱
IPC: H01P5/18
Abstract: 本发明涉及毫米波太赫兹雷达或通信系统技术领域,尤其涉及一种低幅度平坦度的宽带四路功分器,包括有四路功分器,四路功分器由两个部分组成,分别为第一级的六端口耦合器,第二级的两个相同的四端口定向耦合器构成,第一级的六端口耦合器由一主波导、两副波导、多个分支所组成,主波导位于两副波导之间,且主波导与两副波导之间通过多个分支所连接,第二级的两个相同的四端口定向耦合器级联到第一级的副波导,构成四路功分器,使用六端口定向耦合器作为第一级,能够很好的解决第一级、第二级输出不一致,级联后输出不一致性加剧的问题;因此,在相同条件下,本发明的四路功分器相较于传统四路功分器可以实现更低的幅度不平坦度和更好的输出带宽。
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公开(公告)号:CN115562334B
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN202211107555.7
申请日:2022-09-13
Applicant: 中国地震应急搜救中心 , 西安电子科技大学
IPC: G05D1/10 , G06V20/17 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了面向多源灾情数据融合的无人机集群任务协同方法和系统,该方法包括:根据各目标的空间分布对栅格队列进行空间聚类分析并生成多个受灾片区;根据各受灾片区的面积和空间分布以及高空无人机的覆盖能力生成一个或多个任务区;根据任务区中各目标之间的距离和中空无人机的覆盖能力在任务区中生成多个作业区;根据作业区中各目标的面积、数量和空间分布以及各低空空域无人机的数量和留存电量确定作业区中与各目标匹配的低空空域无人机;利用高空无人机形成任务区规划提供通信保障、利用中空无人机形成作业区规划提供通信中继、利用低空空域无人机开展精确搜索,从而提高了压埋生命目标的识别与状态分析工作效能,提高了搜救工作的效率。
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公开(公告)号:CN116314519A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310383677.7
申请日:2023-04-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明意在公开一种基于金刚石基图形衬底的大功率氮化物发光二极管,主要解决现有金刚石衬底上外延氮化物半导体发光二极管晶格质量差、平片衬底出光效率低、大功率发光二极管器件散热不足及制备工艺复杂的问题。其自下而上为图形化金刚石衬底层,氮化硼插入层,氮化物材料成核层,氮化物缓冲层,n型Ⅲ族氮化物材料层,该n型Ⅲ族氮化物材料层的左上部依次为Ⅲ族氮化物材料量子阱层,p型Ⅲ族氮化物材料层,透明导电层和金属电极层,右上部为金属电极层。本发明利用图形化金刚石衬底,提高了衬底的导热能力和光提取效率及材料的晶体质量,利用在衬底上增设的氮化硼插入层,避免了键合工艺,简化了器件制备过程,可用于大功率的照明、显示及背光。
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公开(公告)号:CN116207097A
公开(公告)日:2023-06-02
申请号:CN202310218004.6
申请日:2023-03-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种复合渐变层氮化镓功率晶体管及其制作方法,主要解决现有的功率开关器件双向导通特性差,导致其所用系统的成本高,功率效率低的问题。其自下而上包括:漏极、衬底层、漂移层、沟道层、N+型层和源极,该沟道层的两侧的漂移层内设有第一渐变层,其间距小于沟道层宽度,且其上部设有栅极,漂移层上部中央设有调制岛极,调制岛极下方的漂移层内设有等间隔的n块第二渐变层,该第一渐变层由第一渐变P型层和第一渐变N型层组成,第二渐变层由第二渐变P型层和第二渐变N型层组成。本发明降低了反向导通开启压降、增大了导通电流,其阻断时泄漏电小耐压高,具有良好的双向导通特性,可作为功率开关器件。
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公开(公告)号:CN116028950A
公开(公告)日:2023-04-28
申请号:CN202211685574.8
申请日:2022-12-27
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F21/60 , G06F21/62 , G06F16/2453
Abstract: 本发明公开了一种基于哈希的可信执行环境下的加密数据库连接查询优化方法,包括:数据提供者为数据表中每行中的待加密数据选择安全级别,根据安全级别确定该行的待加密数据的哈希值;从密钥管理器获取预设密钥,并确定该行的待加密数据的密文,将密文、安全级别和哈希值存储至数据表后将数据表存储至数据库,将密钥与该行和数据表映射关系保存至密钥管理器;服务器代理根据查询请求从数据库中查询安全级别后确定待查询数据的哈希值;根据该哈希值对相应数据表进行查询,得到查询结果;可信执行环境组件基于查询结果中的密文获取密钥,根据获取的密钥、密文和待查询数据得到目标信息;服务器代理将查询结果中与目标信息对应的数据发送至客户端。
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公开(公告)号:CN111309286B
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202010066522.7
申请日:2020-01-20
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明属于数字电路技术领域,公开了一种数字求模运算的数据处理方法、数字求模运算电路,已知被除数最大值与除数,采用先求取中间值,利用选择器与减法器,实现求模运算;已知被除数的所有值和所有除数,通过存储多个被除数矩阵的方式,将原来复杂的求模运算简化为简单的选择运算和减法运算的集合;已知被除数最大值与除数以及模除运算在几个cycle内完成,根据系统所需达到的最高的时钟频率,给出使得总得门限数量最少各个cycle门限取值的情况。本发明解决了传统模除运算符号%限制整个系统时钟频率和使用LUT多资源问题,解决了过查找表方法实现求模运算用到资源多的问题,解决了通过减法运算实现求模运算多cycle的问题。
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公开(公告)号:CN115570787A
公开(公告)日:2023-01-06
申请号:CN202211301001.0
申请日:2022-10-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B29C64/20 , B29C64/386 , B33Y30/00 , B33Y50/00 , A61F2/28
Abstract: 本发明公开了一种适用于骨修复内陷缺陷的现场3D打印装置,包括机架、三自由度运动平台、多自由度悬挂活动臂、挤出打印机构、扫描机构和手术床车,所述三自由度运动平台安装在机架顶部,所述多自由度悬挂活动臂安装三自由度运动平台上,所述挤出打印机构安装在多自由度悬挂活动臂上,所述扫描机构安装在机架中端,所述机架安装手术床车上。该装置能够做到对病患伤口进行在线扫描,利用包裹打印技术对骨缺损进行修复打印,过程简洁,不需要太多的人力,还能完成不规则内陷骨缺损的打印问题。
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公开(公告)号:CN115332333A
公开(公告)日:2022-11-11
申请号:CN202211010681.0
申请日:2022-08-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H01L29/778 , H01L29/04 , H01L29/205 , H01L21/335
Abstract: 本发明公开了一种基于ScAlN/AlGaAs异质结的高电子迁移率晶体管,主要解决现有HEMT器件中异质结界面处由于极化效应较弱导致二维电子气浓度低的问题。其自下而上包括:GaAs衬底(1)、AlGaAs沟道层(2)、ScAlN势垒层(3);该ScAlN势垒层的两端设有漏极(4)和源极(5),中间设有栅极(6),其漏、栅电极之间和源、栅电极之间淀积有Si3N4钝化层(7)。本发明选用AlGaAs材料作为沟道层并选用ScAlN超宽禁带材料作为势垒层,增大了ScAlN/AlGaAs异质结中的极化效应和带隙差,使整体二维电子气2DEG密度能维持在较高水平,可用来制备高频、大功率微波器件。
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公开(公告)号:CN115188820A
公开(公告)日:2022-10-14
申请号:CN202210806660.3
申请日:2022-07-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H01L29/778 , H01L29/205 , H01L21/335
Abstract: 本发明公开了一种基于InN/AlGaN/GaN异质结的p沟道金属氧化物半导体场效应管及制备方法,主要解决现有p沟道MOSFET器件空穴迁移率和二维空穴气浓度低的问题。其自下而上包括:衬底层(1)、GaN缓冲层(2)、AlGaN势垒层(3)、p型层(5)、SiO2栅介质层(6),该介质层左右两端分别设有源极(7)和漏极(8),中间刻蚀有栅凹槽,栅凹槽处设有栅极(9),其特征在于,AlGaN势垒层与p型层之间增设有未掺杂的InN沟道层(4),以提升二维空穴气浓度和空穴迁移率,且p型层采用InN材料,以提升空穴迁移率,本发明提升了器件的工作频率和输出功率,可用于GaN基功率集成电路和互补逻辑电路。
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公开(公告)号:CN115062774A
公开(公告)日:2022-09-16
申请号:CN202210710920.7
申请日:2022-06-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种梯度上升与下降算法结合的双流神经网络深度学习方法,具体是:在原始网络中增加梯度上升流,并修改优化器源码;然后开始训练网络,首先训练梯度下降流多轮,每轮结束时判断是否达到双流融合的条件,达到融入梯度上升流的条件时就开始训练梯度上升流;将训练产生的结果输入到判别器中得到loss,如果是双流训练,则输入的是双流融合后的结果;根据loss反向更新参数权重;进行双流训练直到达到训练终止条件,例如达到最大迭代次数;再开始测试网络,下载双流权重,使用同样的融合方式,融合结果输入到判别器中得到预测结果。该方法避免了现有深度学习方法参数调整时一味的往loss下降的方向调整,避免了神经网络陷入局部最优解的问题。
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